Failed to process package 'cartographer': Command '['ninja', '-j12', '-l12']' returned non-zero exit status 1
时间: 2023-08-04 08:04:41 浏览: 127
这个错误信息通常出现在使用Cartographer构建时,表示构建失败。出现这个错误的原因可能是编译环境不兼容,缺少依赖项或者编译命令错误等。
首先,你可以尝试升级编译环境、安装缺少的依赖项或者检查编译命令是否正确。你也可以查看构建日志,查找更详细的错误信息,以便更好地解决问题。
如果你无法解决这个问题,可以考虑在Cartographer的GitHub页面上提交一个issue,向开发者寻求帮助。他们可能会更了解这个问题的根本原因,并提供更好的解决方案。
相关问题
inja: no work to do. ==> ninja -j4 -l4 in '/home/lsc/carto_ws/build_isolated/cartographer/install' ninja: error: '/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libdl.so”', needed by 'cartographer_autogenerate_ground_truth', missing and no known rule to make it <== Failed to process package 'cartographer': Command '['ninja', '-j4', '-l4']' returned non-zero exit status 1. Reproduce this error by running: ==> cd /home/lsc/carto_ws/build_isolated/cartographer && ninja -j4 -l4 Command failed, exiting.
根据你提供的错误信息,似乎是缺少名为libdl.so的依赖项。你可以尝试在终端中使用以下命令解决此问题:
```
sudo apt-get install libdl-dev
```
这将安装缺少的依赖项。然后重新运行你的命令。
如果仍然存在问题,请尝试在终端中运行以下命令:
```
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
```
这将更新你的系统并安装任何缺少的依赖项。然后重新运行你的命令。
cartographer源码无死角解析-(52) 2d点云扫描匹配→ceres扫描匹配:ceresscanmatch
### 回答1:
在cartographer中,使用2D点云进行扫描匹配时,可以使用ceresscanmatch功能。这个功能是基于Ceres Solver库实现的。Ceres Solver是一个非线性优化库,用于解决各种最小化问题。在cartographer中,ceresscanmatch被用于解决2D点云匹配的问题。
具体来说,ceresscanmatch用于匹配两个相邻帧的2D点云。在进行扫描匹配时,需要先对数据进行滤波处理,然后使用ceres进行优化,找到两个点云之间的最佳匹配。在这个过程中,需要使用一种优化算法来最小化匹配误差,这个误差是通过计算点云之间的距离来得到的。
相比于其他扫描匹配方法,ceresscanmatch的优势在于它能够进行非常精准的匹配。这是因为它使用了一个非线性优化算法,能够处理复杂的误差函数和约束条件。此外,ceresscanmatch还支持使用多种不同的误差函数,以适应不同的应用场景。
总之,ceresscanmatch是cartographer中用于2D点云扫描匹配的一个非常重要的功能,它能够让我们更加准确、稳定地进行扫描匹配,并且支持广泛的应用场景。
### 回答2:
本文将继续介绍cartographer中的ceres扫描匹配部分,ceres扫描匹配是利用Ceres Solver进行的位姿优化,可以准确估计机器人运动的姿态。
ceres扫描匹配部分主要包括ceres_scan_matcher.cc和ceres_scan_matcher.h两个文件。其中ceres_scan_matcher.cc包含了ceres扫描匹配算法的具体实现,而ceres_scan_matcher.h则是相关的头文件。
ceres_scan_matcher.cc中的函数主要有两个,分别是CeresScanMatcher::Match()和CeresScanMatcher::MatchFullSubmap()。其中,CeresScanMatcher::Match()函数用于实现一次扫描匹配,输入参数为当前激光数据和候选的位姿,输出参数为匹配的位姿和评估值。
在CeresScanMatcher::Match()函数中,先通过叶芽上下文来获取轨迹和submap,然后将当前激光数据转换为点云,并对点云进行滤波和预处理,接着定义优化问题和相关的参数,其中优化问题使用ceres::Problem类来定义,相关参数则定义在CeresScanMatcherOptions结构体中,最后通过ceres::Solve()函数进行位姿优化。
CeresScanMatcher::MatchFullSubmap()函数则用于在整个submap上进行匹配,并返回匹配的位姿和评估值。它的实现与CeresScanMatcher::Match()函数类似,只是输入参数为整个submap的信息。
综上所述,ceres扫描匹配部分利用Ceres Solver进行位姿优化,可以准确估计机器人运动的姿态,是cartographer中重要的功能之一。
### 回答3:
cartographer是一款开源的SLAM系统,其源代码完整透明,方便研究和理解。其中,2D点云扫描匹配是cartographer中的一个重要功能,而这一功能又是由ceres扫描匹配实现的。
ceresscanmatch是cartographer中的一个重要模块,用于实现2D点云的扫描匹配。在这个模块中,ceres solver被用来进行优化过程。具体来说,ceresscanmatch会将已知位姿下的实测点云与预测的点云进行匹配,得到匹配误差。随后,ceres solver会对这些匹配误差进行非线性优化,最终得到最优位姿。这样,就能够实现快速准确的2D点云扫描匹配,从而提高了SLAM系统的性能和精度。
在详细研究ceresscanmatch之前,首先需要了解一下ceres solver。ceres solver是一个基于C++的非线性优化库,用于解决复杂的数值优化问题。在cartographer中,ceres solver被用来进行扫描匹配的优化过程,应用目标函数和求解器来寻求最优解。其中,目标函数是由误差项和状态变量构成的,求解器则用来解决这个目标函数并确定状态变量的最优化值。
具体而言,在cartographer中,扫描匹配的目标函数是根据传感器数据得出的,其包括一系列误差项和参考帧的相对位姿。在每个迭代步骤中,ceres solver会计算目标函数的梯度和海森矩阵,并利用这些值来更新参考帧的位姿。当误差项最小化时,相对位姿就能够得到最优解。
总之,ceresscanmatch是cartographer中的一个重要模块,用于实现2D点云的扫描匹配。借助ceres solver进行优化,可以实现高效准确的扫描匹配,为SLAM系统的实现提供了重要的基础。
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